智能车辆团队论文《Fuel Economy Optimization for Platooning Vehicle Swarms via Distributed Economic Model Predictive Control》在IEEE Transactions on Automation Science and Engineering发表。

在网联车辆队列中，提高燃油经济性是一个重要控制目标。缩小跟驰间距对降低能耗有正面作用，但会增加碰撞风险。如何从轨迹规划与运动控制角度进行节能设计具有研究价值。基于分布式经济模型预测控制（distributed economic model predictive control，DEMPC）的运动控制方法近来获得较多关注，然而现有方法具有较高通信距离要求，实际应用存在困难。为此，本文考虑包含有向成生树的通信拓扑，研究了以能耗优化为目标的车辆队列协同控制方法。

本文设计了上述分布式协同控制协议，主要贡献如下：

1、在控制设计层面，提出了一种DEMPC方法对队列燃油经济性进行显式优化，引入了比例因子以缓解短视预测引起的性能下降；

2、在系统分析层面，利用李亚普诺夫方法严格证明了双层优化问题的迭代可行性与渐近收敛性，推导出的充分条件基于对权重矩阵的约束，方便实际应用；

3、在控制实现层面，所提出方法不需要领航车的全局广播，降低了通信负担，另外分析了通信拓扑对能耗优化的影响。

结果表明，与不考虑能耗的分布式模型预测控制方法相比，本方法可有效提升燃油经济性。本文将车辆队列的能耗优化和稳定性分析解耦处理，可为节能型队列控制设计提供参考。

论文作者列表：边有钢、杜长坤、胡满江、李升波、刘海阔、李崇康

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9627936